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土地利用变化对城市积涝的影响研究——以南京市浦口区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
我国城市化发展加快,更容易产生城市内涝灾害,城市内涝已经成为必须面对和解决的"城市病"。本研究选取快速城镇化过程中的南京市郊区——浦口区,利用遥感技术解译1981—2010年中7个时期的土地利用变化的情况,并且选取2014年9月28日降水过程,使用SCS产流模型与平面二维非恒定流胜维南方程模拟不同时期土地利用情景下浦口区的积水情况,定量分析土地利用变化对城市内涝的影响。结果表明,随着城市化的发展,耕地的减少,居住用地和交通用地等硬化地迅速增加,积水面积呈增大的趋势,即:城市化加大了城市积涝的风险。 相似文献
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柳州市积涝过程模拟及灾害风险评估 总被引：3，自引：1，他引：3
利用柳州市暴雨积涝灾害仿真模型,对不同类型降水过程造成的积涝灾害进行了数值模拟,并对柳州市积涝灾害风险进行了初步的量化评估。结果表明:大暴雨以下降水,积涝灾害风险以Ⅰ级和Ⅱ级为主,降水量级达大暴雨以上时,出现Ⅲ级的积涝灾害达25%以上,当降水量R>150mm时,Ⅲ级达37%。积水深度实测值与模拟值绝对误差主要分布在20cm以内,大暴雨以下降水,误差值主要分布在10cm以内,随着降水强度增加,绝对误差值也随之增大。每年第一场暴雨造成的积涝灾害往往比模拟结果严重,而久晴转暴雨过程则相反。此模型对拓展城市灾害预报服务领域,开展城市暴雨积涝灾害风险量化评估具有一定的参考作用。 相似文献
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洪涝灾害是中国最常见、影响最严重的自然灾害之一。在当前城市内涝模拟研究中,通常是对降雨过程中积涝最严重状态进行模拟,缺乏面向整个降雨过程的积涝动态过程模拟技术方法。本研究综合运用SWMM模型和GIS技术,通过对研究区的汇水区划分和排水管网概化建模,建立了研究区的SWMM模型,基于SWMM模型对降雨过程中汇水区积水量进行计算,利用地表积水有源扩散算法进行地表积水演进行计算,实现降雨过程中地表积水空间分布和积水风险深度模拟计算。以研究区2016年6月18日的降水过程进行积涝模拟及模拟误差分析,结果表明该技术方法具有良好的模拟效果。 相似文献
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利用西安市市政部门2007—2012年城市内涝资料及相应时段西安城区自动气象站逐小时降雨资料,对西安城区17例内涝过程进行了时空分布特征分析,对58个内涝点内涝进行了内涝等级划分并研究了积水深度与降雨强度的关系,建立了部分内涝点积水深度与降雨量方程。结果表明:西安城市内涝点空间分布较为均匀;内涝发生频率最高为41%,最低为18%;7—8月为城市内涝发生高峰期,占年内涝总次数的70%;07:00—08:00、15:00—16:00为城市内涝日变化中两个明显的高峰时段;城市内涝按积水深度划分为微风险、低风险、中风险、高风险四个等级,其中中风险等级内涝占西安总内涝次数的45%;短时强降水是造成城市积涝的主要原因,1h和3h降雨量是积水深度的重要影响因素。 相似文献
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通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。 相似文献
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使用高精度高程、路网、河网、排水管网、工程设施以及防洪调度等数据,将各类空间信息剖分为7 287个无结构不规则网格及相应通道,并针对城市立体化交通设施,对模型进行调参,最终构建了合肥城市暴雨内涝数值模型。采用城市地表、明渠河道、排水管网等主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度及演进情况。在此基础上,将短时临近预报系统INCA (Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis)的降水估测产品和降水预报产品(空间分辨率1 km,时间分辨率1 h)作为驱动条件,得到未来6 h逐时的积水深度预报及内涝风险预警产品。研究结果表明:城市内涝模型对积水深度及积水演进过程的模拟和实况较为吻合,体现出对河网、路网、社区积水良好的模拟能力。对2017年8月25日合肥西南部严重内涝过程的检验表明,积水深度预报效果很大程度上依赖INCA的降水预报质量,对于短时强降水,INCA在临近时效预报效果相对较好,因此积水深度预报产品可在临近时效内较为准确的预报积水区域以及积水变化过程。可见利用高时空分辨率降水预报产品和城市暴雨内涝数值模型耦合制作内涝风险预警,可有效增加内涝灾害的预见期,为城市防涝减灾提供科学参考。 相似文献
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传统内涝风险预报系统多基于单一降雨产品驱动城市水文水动力模型的模式,难以解决由于暴雨观测或数值模拟带来的不确定性问题。综合利用多源降雨（雷达、地面雨量计,地面雨滴谱）、积水观测数据,有利于提高内涝预报精度,改善风险空间描述。因此,为了进一步加强洪涝预测能力以更好地应对极端暴雨威胁,本研究提出了基于综合观测的城市内涝风险预警系统,并在北京市清河流域进行了初步实践和检验。该系统包含六个模块,融合了新兴的降雨积水观测技术,引入了主流的降雨临近预报方法,采用了成熟的城市雨洪模拟手段,可为道路交通提供实时的积水深度和风险等级,为城市内涝灾害应急管理提供内涝风险预测和预警产品。 相似文献
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通过对汛期洪涝的环流形势及其前期的环流形势与异常气候的分析,认为洪涝的形成是复杂的,有着很多不确定的因素,所以洪涝应属于灰色系统的范围,应用灰色系统的理论建立灰色预测方程作汛期洪涝的长期预报。 相似文献
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在对1959～1990年的资料进行大量普查分析和统计的基础上,指出对流层中低层形势特征在江西致洪暴雨中的特殊重要性,分析了各个天气系统对形成致洪暴雨的作用,并根据中低层天气形势特征来分型建立致洪暴雨的预报模式。应用水文上降水产生流量过程线的变化原理,提出了仅用降水资料来推算流域洪涝指数,用量化指标来预报未来流域洪涝强度的研究思路和方法。该方法思路是利用流域内测站雨量计算出流域的有效综合面雨量(考虑了前一段时间内的逐日流域面雨量的不同贡献)。复核流量(或水位)等洪涝资料与流域有效综合面雨量的关系,最终确定出各级洪涝指数的流域有效综合面雨量的大小,确定洪涝等级。 相似文献
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公路积水阻断与降雨关系的探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
利用2011—2013年全国公路积水阻断资料,分析了公路积水阻断的时空分布特征,并对公路积水阻断与不同时效降雨的关系进行了探讨。结果表明,公路积水阻断事件发生时间主要集中在5—9月,其中7月最为频繁,公路积水阻断事件以07:00—14:00为第一多发时段,16:00—20:00为次多发时段。公路积水阻断与前24h内的降水关系更为密切。区域不同,公路积水阻断随各强度降水变化的特点也不尽相同。经过开立方根处理后的降水因子与公路积水阻断发生的频次服从于高斯分布。其中,区域1公路积水阻断与处理后的1h最大降水因子关系密切,相关系数大于0.91;区域2和3公路积水阻断与处理后的6h最大降水因子关系密切,相关系数均在0.8以上;区域4公路积水阻断则与处理后的24h最大降水因子关系密切,相关系数在0.75左右。对于任何一个区域,诱发公路积水阻断的不同时效降水都处于一个较大的空间。对于给定的降水量只能判断公路积水阻断发生的可能性大小。 相似文献